High-Resolution Sensor Network Analysis of Air Pollutant Characteristics and Air Quality Improvement Effects in Urban Forests

국문 초록 (Abstract)

복잡한 도로망을 지닌 도심 내 도시숲을 대상으로, 대기오염물질 농도 특성과 대기 질 개선 능력 을 평가하기 위해 고해상도 센서 네트워크를 구축하여 현장측정을 수행하였다. 약 14개의 센서 노 드를 활용해 사계절에 걸쳐 각 계절당 약 2주간 연속측정을 진행했으며, 측정위치에 따라 In-park, Inside-tree, Roadside, Rooftop으로 구분하여 분석하였다. 다중 지점에서 연속 측정된 오염물질 (CO, NO₂, NO, O₃, PM2.5) 데이터를 기반으로 도시숲 환경에서의 시간적‧공간적 농도 변동성을 정량 비교함으로써, 도심형 도시숲의 오염 특성과 대기 질 개선 효과를 종합적으로 평가하였다. 지 역적 종관 기상의 영향으로 모든 측정지점에서 오염물질의 농도는 유사한 경향성을 보였으나, 숲외 부와 내부는 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 도시숲 외부와 비교하여 내부는 CO : 10.9 – 15.6 (%), NO2 : 8.6 – 17.9 (%), NO : 23.8 – 58.1 (%)의 저감률을 기록하였다. 오존은 도로변에서 배출 되는 NOx와의 titration을 통한 제거반응이 활발하게 일어나 음의 저감률을 보이며 숲 내부에서 높 은 농도분포를 보였다. PM2.5는 측정사이트 보다 큰 공간규모의 지역적 2차생성의 영향을 받아 가 스상 물질에 비하여 미미한 수준의 저감률을 기록하였다. 그러나 PM2.5 보다 입자 크기가 더 작은 ultrafine particles은 15 – 34 (%)의 저감률을 기록하며 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 전반적 으로 인간활동이 활발한 시간대에 도시숲의 저감효과가 두드러지게 나타났으며, 다양한 난류환경에 서도 숲 내부는 배경농도로 가정한 Rooftop과 유사한 농도수준을 유지하였다. 이는 도시숲의 대기 질 개선 능력과 실용성에 대해 긍정적인 시사점을 제공한다.

목차 (Table of Contents)

• 1 Introduction 1
• 2 Method 5
• 2.1 Measurement sites and air quality sensor network 5
• 2.2 Wind analysis based on 3D sonic anemometer measurements 9
• 2.3 Air quality sensor node 11
• 2.4 Sensor data correction (QA/QC) and evaluation 15
• 3 Results 22
• 3.1 Meteorological conditions 22
• 3.2 Spatial and temporal variations in air pollutants concentrations inside and outside urban forest 26
• 3.3 Effects of turbulence and wind conditions on air pollutant distributions 35
• 3.4 Diurnal variations of air pollutants 42
• 3.5 Reduction rates of air pollutants in urban forest 46
• 3.6 Effects of trees on ultrafine particle (UFP) reduction 50
• 4 Conclusion 55